天然气水合物生成条件的神经网络方法预测

• 作者: 刘建仪 张烈辉 彭远进
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 天然气 水合物 神经网络 计算机程序 预测
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 开发及开采
• 页码范围: 85-87
• 页数: 3页
• 分类号: TE3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0976.2006.07.028

摘要

石油、天然气开采、加工和运输过程中在一定温度和压力下形成的天然气水合物,会堵塞井筒、地层孔隙,从而影响油气井产能.由于在实验室或现场要对形成水合物的影响因素进行综合判定具有相当难度,故从影响水合物形成的相关因素出发,针对前人研究天然气水合物生成预测方法的优缺点,引入了具有解决复杂系统问题能力的人工神经网络(ANN)理论,运用Matlab(r)语言编程建立了一个包含6个神经元(CH4、C2H6、C3H8、C4+、其他气含量及压力)输入的三层向前BP网络模型,对天然气水合物生成条件进行了预测.采用引自不同文献的有关天然气水合物生成的实验室测试值建立适应本模型的样本,将经过学习后的神经网络模型运用于实际气田水合物预测,实验值与模型预测值具有很好的一致性,取得了令人满意的效果.实践证明该模型准确、可靠,具有良好的推广性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张烈辉	"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室·西南石油大学	39	611	16.0	22.0
2	刘建仪	"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室·西南石油大学	30	445	12.0	20.0
3	彭远进	"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室·西南石油大学	3	28	3.0	3.0